机器人视觉小结_机器人视觉的综述

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机器人视觉定位

机器人定位是机器人研究与应用领域的一个重要课题，是实现机器人智能化的前提。移动机器人视觉定位技术是通过移动机器人摄像头获取周围景物的图像，将图像通过图像处理的方法得到清晰的图像，并利用图像中的一些自然或人造的特征得到移动机器人与目标物体的相对位置，从而确定工作环境中移动机器人位置及姿态。这些自然或人造的有明显特征的景物称为路标，它很容易被移动机器人识别。路标可以分为两类：人工路标和自然路标。人工路标是在机器人工作环境中人为放置物体和标识来实现机器人定位。自然路标是机器人的工作环境中固有的物体或自然特征。

根据摄像机的数目，视觉定位可以分为单目视觉定位、双目视觉定位和多目视觉定位。多目视觉可以观察到更为丰富的目标信息，但是视觉控制器模型的设计较复杂，需要多幅图像进行匹配，且系统稳定性差。双目视觉通过两个不同方向的摄像头观察目标物体，利用三角测量原理计算图像像素间坐标差异，得到目标物体的三维信息。在双目视觉中，最困难的部分是解决立体视觉中的两相机间的最优距离和特征点的匹配问题，由于景物重复特征易产生假匹配，在摄像机基线距离增大时，遮挡严重，减少了重建的空间点。单目视觉的定位方法简单易用，实时性强，并且适用范围广。

视觉是人类获得外界信息的主要途径之一，机器人视觉是使机器人具有视觉感知的功能，通过视觉传感器获取目标物体的二值图像，利用图像处理的算法进行分析，使机器人识别目标物体并确定其位置。

数字图像处理是移动机器人视觉定位的关键技术。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是使用数字计算机对获得的目标图像进行预处理，改善图像的质量及性噪比，并实现图像的识别和定位。数字图像系统由计算机软硬件系统组成，软件系统是基于数字图像处理的理论和算法而设计的一系列程序，实现对图像的基本操作。它可以分为以下几个方面：图像信息的获取、采集、处理和输出。图像处理主要包括 8 个步骤。

(1)几何处理 主要包括图像坐标变换及图像的畸形校正等。(2)算术处理 主要针对图像的像素进行的加减乘除运算。(3)图像增强 突出图像中的有用信息，同时减弱或去除无用信息，以改善图像的质量，加强图像的识别功能，满足某些特殊分析的需要。

(4)图像复原 根据退化过程的先验知识，恢复已被退化图像的原来面目。

(5)图像编码 根据图像的统计特性和人类的视觉特性，降低图像相关性，消除冗余信息，使用较少比特数表示图像或图像中所包含信息的技术，其研究与图像数据压缩相关。

(6)图像分割 根据图像的特征，将图像划分为互不重叠的区域，以便快速准确的提取出有用的信息，实现图像分析和识别功能。

(7)图像模式识别 是研究图像处理中技术的新兴方向，在图像分割的基础上进行特征提取，并识别图像的内容。(8)图像的分析和理解 图像处理的最后步骤，根据数学模型和图像处理的算法进行推理，从而实现图像的分析。

图像处理技术是使用计算机对安装在机器人头部的摄像机输入的二位连续图像进行处理和识别，确定物体的位置、方向、属性以及其他状态等。在移动机器人视觉定位中，需要使用图像处理技术，得到需要的图像信息。

为了提高提高机器人的视觉定位准确度，增强机器人的识别能力，需要对原始图像中的噪声、畸变给与去除和修正。这种突出有用信息、抑制无用信息和提高输出图像质量的处理技术被为图像的预处理。

对采集到的彩色图像首先要进行灰度变换，彩色图像转变为灰度图像后，可以对目标图像进行各种处理，消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑或滤波，本文主要介绍了中值滤波这种常用算法。图像预处理为下一步的图像分析做准备。

移动机器人视觉定位是机器人实现导航功能的基础，是实现机器人智能化的关键技术之一，也是一个备受关注、富有挑战性的重要研究课题。随着科学技术的不断发展，在生产、生活、工业和医疗等各个领域得到了广泛应用，各国也着力于移动机器人的研究。

移动机器人定位利用各种传感器为机器人提供实时周围环境信息和地图知识，并根据这些环境信息与地图知识确定机器人本身的位姿。目视利用视觉系统对周围环境进行感知并实现定位的视觉定位是机器人定位方法中的一种常用方法，移动过程中的机器人通过摄像头提供视觉系统，获取周围景物中可以作为路标的信息，处理这些带有路标的图像，提取图像特征，并将其反应到实际坐标的地面中，对机器人运动中拍摄的实际图像进行匹配，根据特征点的位移关系，结合自身信息，计算机器人在x和 y 方向上的位移，确定机器人在实际环境中的位置，实现视觉定位过程。根据实验的实时性，移动机器人的视觉定位的实验设计流

程图如图所示：